or
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Orkanen (ook wel cyclonen of tyfoons genoemd) treffen de Amerikaanse staat Florida meerdere keren per jaar. Aan het begin van deze cursus leer je werken met datumobjecten in Python, met de datums van elke orkaan die Florida sinds 1950 trof. Je leert hoe Python met datums omgaat, veelvoorkomende datumhandelingen en de juiste manier om datums te formatteren om verwarring te voorkomen.
Deelfietssystemen zijn wereldwijd steden veroverd — en gelukkig wordt elke rit vastgelegd! Aan de hand van alle komen en gaan van één fiets in Washington, D.C. oefen je met het samen gebruiken van datums en tijden. Je parse’t datums en tijden uit tekst, analyseert piekmomenten, berekent ritduren en meer.
In dit hoofdstuk pak je zelfverzekerd het lastigste tijdgerelateerde onderwerp aan: tijdzones en zomertijd. We gaan verder met onze fietsdata en je leert hoe je klokken wereldwijd kunt vergelijken, hoe je soepel omgaat met "spring forward" en "fall back", en hoe je actuele tijdzonegegevens haalt uit de dateutil-bibliotheek.
Tot slot pas je alles wat je hebt geleerd over werken met datums en tijden in standaard Python toe op werken met datums en tijden in Pandas. Met extra informatie over elke fietsrit, zoals bij welk station de rit startte en stopte en of de fietser een jaarabonnement had, kun je veel dieper in de ritgegevens duiken. In dit hoofdstuk behandel je krachtige Pandas-bewerkingen, zoals groeperen en resultaten over de tijd plotten.
Huidige oefening